杭州人工智能小镇找谁?人工智能哪本书比较好?
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从余杭始发，途经中国人工智能小镇，终点火车东站，近日，公交 420 路开启试运营！再也不用大包小包，拿着行李换乘啦~据小智查证，离小镇最近的上车点为「文一西路城东路口」，直线距离约 900 米。亦可前往「万和桥」上车，直线距离约 1.5KM。
同时，420 路途经丰古隧道、余杭塘路隧道及德胜快速路等城市快速路网行驶，并采取大站停靠、小站跨越等形式，提高运营效率，减少在途时间。
试运营期间，首末班时间暂定为余杭：6:30-19:00（每逢半点、整点发车）；火车东站：6:30-19:00（每逢半点、整点发车）。
线路走向
余杭（与 346 路并站）始发，经南湖路、安乐路、禹航路、宝林路、文一西路、崇义路、紫霞街、弘德路、余杭塘路、丰古隧道、余杭塘路、余杭塘路隧道、余杭塘路、莫干山路、文一路、德胜快速路（湖墅路匝道上、绍兴路匝道下），绍兴路、东新路、建国北路、环城北路、艮山西路、新塘路至火车东站西（站点位置为 597 路站位以南）。
火车东站西始发，经新塘路、艮山西路、朝晖路、绍兴路、德胜快速路（绍兴路匝道上、湖墅路匝道下）、文一路后循下行走向至余杭。
沿途停靠
余杭二院、禹航路山西园路口、文一西路狮山路口、文一西路城东路口（开往火车东站西方向）、万和桥、朱庙、葛巷村、齐北弓桥、省委党校仓前校区、未来科技城海创园、阿里巴巴西溪园区、永福村、文一西路荆长路口、何家坝、紫霞街枫树路口、紫霞街金家埭、弘德路双龙街口、余杭塘路崇信路口、余杭塘路学院路东口、打索桥、和平广场、市公交集团（开往火车东站西方向）、市公交集团东（开往余杭方向）23 对（只）停靠站。从余杭始发，途经中国人工智能小镇，终点火车东站，近日，公交 420 路开启试运营！再也不用大包小包，拿着行李换乘啦~
据小智查证，离小镇最近的上车点为「文一西路城东路口」，直线距离约 900 米。亦可前往「万和桥」上车，直线距离约 1.5KM。
运营时间
线路试运营期间的首末班时间暂定为：
余杭：6:30-19:00（每逢半点、整点发车）
火车东站：6:30-19:00（每逢半点、整点发车）
注意，是暂定哦~
后续公交集团也会根据实际情况
结合乘客的合理需求
调整发车班次
在春运、节假日等客流高峰期
还将进一步延长该线的服务时间
票次信息
票价每人次 5 元，各类 IC 卡、移动支付通用
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人工智能是计算机科学的一个分支，并不是一个单一学科，图像识别、自然语言处理、机器人、语言识别、专家系统等等，每一个研究都富有挑战。对人工智能感兴趣，但无法确定具体方向，如何了解人工智能现状和研究领域？
笔者推荐4本科普书，对于大多数人来说，阅读难度不高，公式和理论少，内容有趣，能读得下去；信息较新鲜且全，要有一定阅读价值，能够有深入的思考当然更好。书单不长，只用做科普入门。
1、《超级智能》
2、《我们最后的发明：人工智能与人类时代的终结》
3、《智能时代》
4、《人工智能：国家人工智能战略行动抓手》
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机器学习
Programming Collective Intelligence
本书以机器学习与计算统计为主题背景，专门讲述如何挖掘和分析Web上的数据和资源，如何分析用户体验、市场营销、个人品味等诸多信息，并得出有用的结论，通过复杂的算法来从Web网站获取、收集并分析用户的数据和反馈信息，以便创造新的用户价值和商业价值。
全书内容翔实，包括协作过滤技术（实现关联产品推荐功能）、集群数据分析（在大规模数据集中发掘相似的数据子集）、搜索引擎核心技术（爬虫、索引、查询引擎、PageRank算法等）、搜索海量信息并进行分析统计得出结论的优化算法、贝叶斯过滤技术（垃圾邮件过滤、文本过滤）、用决策树技术实现预测和决策建模功能、社交网络的信息匹配技术、机器学习和人工智能应用等。本书是Web开发者、架构师、应用工程师等的绝佳选择。
Machine Learning for Hackers
Machine Learning for Hackers （中文译名：机器学习-实用案例解析）通过实例讲解机器学习算法，用R实现的，可以一边学习机器学习一边学习R。这是一本实操型的书，重点放在讲怎么用R做数据挖掘，机器学习的算法更多的是通过黑箱的方式来讲，强调input,output含义，弱化机器学习算法细节。文中基本都是通过case来讲述怎么去解决问题，并且提供了原始数据供自己分析。适合两种人：
（1）有过机器学习的一些理论，缺少案例练习
（2）只需掌握怎么用通用的机器学习解决问题的人，只希望知道机器学习算法的大致思想，不想详细学习机器学习中的算法。
Machine Learning by Tom M Mitchell
《Machine Learning》展示了机器学习中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。《Machine Learning》综合了许多的研究成果，例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。《机器学习》可作为计算机专业 本科生、研究生教材，也可作为相关领域研究人员、教师的参考书。
The Elements of Statistical Learning
《The Elements of Statistical Learning》介绍了这些领域的一些重要概念。尽管应用的是统计学方法，但强调的是概念，而不是数学。许多例子附以彩图。《The Elements of Statistical Learning》内容广泛，从有指导的学习（预测）到无指导的学习，应有尽有。包括神经网络、支持向量机、分类树和提升等主题，是同类书籍中介绍得最全面的。
计算和信息技术的飞速发展带来了医学、生物学、财经和营销等诸多领域的海量数据。理解这些数据是一种挑战，这导致了统计学领域新工具的发展，并延伸到诸如数据挖掘、机器学习和生物信息学等新领域。许多工具都具有共同的基础，但常常用不同的术语来表达。
Learning from Data
这是一门机器学习（ML）的入门课程，涵盖其基本理论、算法及应用。机器学习是大数据及金融、医药、商业及科研应用的关键技术。机器学习使得计算系统能够自动学习如何通过数据中提取的信息执行目标任务。机器学习现已成为当下最热门的研究领域之一，也是加州理工学院15个不同专业的本科生和研究生的研修课程。本课程在理论和实践中保持平衡，并涵盖了数学与启发式方法。
Pattern Recognition and Machine Learning
这本书是机器学习的神作之一，必读经典！
人工智能
Artificial Intelligence: A Modern Approach
《Artificial Intelligence: A Modern Approach》以详尽和丰富的资料，从理性智能体的角度，全面阐述了人工智能领域的核心内容，并深入介绍了各个主要的研究方向，是一本难得的综合性教材。
Artificial Intelligence for Humans
这本书阐释了基本的人工智能算法，如维度、距离度量、聚类、误差计算和线性回归等，用了丰富的案例进行阐释。需要较好的数学基础。
Paradigm of Artificial Intelligence Programming
本书介绍了出色的编程范式和基本的AI理论，是致力于人工智能领域的小伙伴的必读之作。
Artificial Intelligence: A New Synthesis
本书提出了统一人工智能理论的新的集成方法，涵盖了诸如神经网络，计算机视觉，启发式搜索，贝叶斯网络等。进阶选手必读。
The Emotion Machine: Commonsense Thinking, Artificial Intelligence and the Future of Human Mind
在这部让人脑洞大开的图书中，科技先锋马文·明斯基继续了他极具创造力的研究，给我们呈现了一个全新的不可思议的人类大脑运转模式。
Artificial Intelligence (3rd Edition)
这是一本关于人工智能的入门书。没有编程基础的人也可以很容易地理解其中的解释和概念。化繁为简，但也包含了高层次的人工智能领域的探讨。7年前 0条评论 -
如果你对人工智能感兴趣，那么要涉猎很多学科，比如控制论、心理学、行为学、信息论、生物学等，现在很多人工智能的书籍大多局限于各种算法的讨论，而并没有涉及到人工智能的实质，比如：人的思维的本质和意识的本质等等。如果你想看书的话，可以先看看很多大学或者研究生用的《人工智能》教材，这样的教材很多，也不贵。随着知识面的扩展，各种基础理论都要看一下。
欢迎到百度“人工智能”贴吧，那里有对人工智能深刻而富有启发的思想。
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主要有以下书籍：
1.《人工智能》（美）尼尔森 郑扣根译 机械工业出版社
2. 人工智能智能系统指南（英文版·第2版） （澳）尼格内维特斯基（Negnevitsky,M.） 机械工业出版社
3.《人工智能：理论与实践》（美）迪安 等著，顾国昌 等译 电子工业出版社
4.《人工智能：复杂问题求解的结构和策略》（美）George F.Luger 著，史忠植，张银奎 等译 机械工业出版社
5.《游戏编程中的人工智能技术》（美）布克兰德 著，吴祖增，沙鹰 翻译 清华大学出版社
6.《人工智能游戏编程真言》（美）拉比（Rabin,S.） 主编，庄越挺，吴飞 译清华大学出版社个人推荐《人工智能》的原因：
第一，该书言简意赅比较容易读懂。
第二，有很多例子穿插在在课文中，帮助读者能将每种人工智能的方法应用于只见众。第三，算法或者数据结构的解释被巧妙地阐释出来，而不是对一大堆资料的冗长的总结。最后，编程章节让学生能更深刻地理解资料，同时也穿插着许多对实现细节的参考。7年前 0条评论
